Revoluční metoda umělé inteligence odhaluje tajemství tření!

Revoluční metoda umělé inteligence odhaluje tajemství tření!

Tření je všudypřítomný jev, který se vyskytuje v mnoha technických a biologických systémech, od motorů přes technická zařízení až po lidské klouby. Navzdory jejich každodenní přítomnosti jsou fyzikální procesy spojené s třením často složité a obtížně experimentálně vyšetřitelné. Změnit by to však mohla nová simulační metoda vyvinutá na univerzitě ve Freiburgu a v Karlsruhe Institute of Technology (KIT). Tato metoda využívá umělou inteligenci (AI) k analýze tření na molekulární úrovni a k ​​lepším předpovědím.

Výsledky výzkumníků v časopiseVědecké pokrokyzveřejněné ukazují, že kombinace fyzických modelů v různých délkových měřítcích a metod strojového učení poskytuje slibné poznatky. Podle profesora Petera Gumbsche z KIT může tato technika poskytnout hlubší porozumění komplexním třecím systémům, o které má velký zájem průmysl a věda o materiálech. Profesor Lars Pastewka z univerzity ve Freiburgu dodává, že tato inovativní metoda umožňuje realistické předpovědi tření, které může být klíčové pro vývoj nových systémů s nízkým třením a materiálů s dlouhou životností.

Nová metoda simulace

Nově vyvinutá metoda přesněji popisuje tření a přenáší procesy do větších, technicky relevantních systémů. Zvyšuje přesnost a efektivitu při simulaci tribologických systémů. Tyto přístupy jsou zvláště cenné, protože pochopení tření je často založeno na nepřesných předpokladech. Počítačové simulace pomáhají výzkumníkům lépe pochopit složité mechanismy tření, mazání a souvisejícího opotřebení.

Ústředním prvkem této metody je využití metod aktivního učení, které umožňují neustále zlepšovat základní modely generováním nových tréninkových dat. Dr. Hannes Holey, hlavní autor studie, popisuje metodu jako průlom v pochopení složitých třecích systémů. Není to jen akademický pokrok, ale slibný základ pro vývoj materiálů a systémů, které by mohly být v budoucnu efektivnější a výkonnější.

Interdisciplinární přístup

Interdisciplinární spolupráce mezi ústavy ilustruje, jak umělá inteligence nabývá na významu v materiálové vědě. AI se používá nejen k předpovídání vlastností materiálů, ale také k objevování nových materiálů z neprozkoumaných chemických strukturních prostorů. Tyto technologie znamenají revoluci v přístupu k novým materiálům a výrazně rozšiřují možnosti v oblasti materiálového výzkumu. Databázové iniciativy, jako je PoLyInfo, usnadňují přístup k potřebným informačním zdrojům, ačkoli problémy ve sdílení dat a standardizaci přetrvávají.

Umělá inteligence ve vědě o materiálech vede k řadě přístupů, jako je Bayesovská optimalizace a náhodné lesní regresory, které se používají k předpovídání vlastností materiálů. Příkladem pokroku v této oblasti je první úspěšná předpověď nového materiálu z chemického bílého prostoru, dosažená pomocí náhodného lesního regresoru.

Celkově spolupráce mezi výzkumnými institucemi a využití AI ve výzkumu tření ukazuje, jak mocné jsou nové technologie. Spojení mezi fyzickými modely a inteligentními algoritmy by mohlo být v blízké budoucnosti klíčové pro vývoj nových materiálů a systémů s dlouhou životností.

Informuje o tom KIT o těchto novinkách a důležité roli umělé inteligence v moderní vědě o materiálech, zatímco Univerzita ve Freiburgu ve své Tisková zpráva zdůrazňuje transformační sílu této inovace. Další informace o umělé inteligenci ve vědě o materiálech lze nalézt v Wikipedie.